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基于视频先验信息的轻量化去噪卷积神经网络
被引量:
1
1
作者
申屠敏健
朱强
+1 位作者
朱树元
孟现东
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1510-1517,共8页
提出了一种基于视频先验信息的轻量化去噪卷积神经网络.先验信息从近邻的多帧视频图像中获取,采用了基于预去噪的视频运动补偿方法消除噪声和运动偏移对信息获取准确度的影响.为降低卷积神经网络复杂度,构建了基于双路处理的卷积神经网...
提出了一种基于视频先验信息的轻量化去噪卷积神经网络.先验信息从近邻的多帧视频图像中获取,采用了基于预去噪的视频运动补偿方法消除噪声和运动偏移对信息获取准确度的影响.为降低卷积神经网络复杂度,构建了基于双路处理的卷积神经网络用于去除视频噪声,特别是设计了双路稠密连接单元,实现了网络的轻量化.双路稠密连接单元通过高、低分辨率特征分解和特征拼接,有效降低了网络复杂度.实验结果表明:采用本文方法去除视频噪声能够获得较好的客观评价结果和主观视觉结果 .此外,在减少网络参数、降低浮点运算次数和提升运行速度方面均体现出了良好性能.
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关键词
视频去噪
卷积神经网络
先验信息
轻量化网络
特征
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职称材料
题名
基于视频先验信息的轻量化去噪卷积神经网络
被引量:
1
1
作者
申屠敏健
朱强
朱树元
孟现东
机构
电子科技大学信息与通信工程学院
鹏城实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1510-1517,共8页
基金
国家自然科学基金(No.U20A20184)。
文摘
提出了一种基于视频先验信息的轻量化去噪卷积神经网络.先验信息从近邻的多帧视频图像中获取,采用了基于预去噪的视频运动补偿方法消除噪声和运动偏移对信息获取准确度的影响.为降低卷积神经网络复杂度,构建了基于双路处理的卷积神经网络用于去除视频噪声,特别是设计了双路稠密连接单元,实现了网络的轻量化.双路稠密连接单元通过高、低分辨率特征分解和特征拼接,有效降低了网络复杂度.实验结果表明:采用本文方法去除视频噪声能够获得较好的客观评价结果和主观视觉结果 .此外,在减少网络参数、降低浮点运算次数和提升运行速度方面均体现出了良好性能.
关键词
视频去噪
卷积神经网络
先验信息
轻量化网络
特征
Keywords
video denoising
convolutional neural network
priori information
lightweight network
feature
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于视频先验信息的轻量化去噪卷积神经网络
申屠敏健
朱强
朱树元
孟现东
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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参考文献
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